一种印刷品质量检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种印刷品质量检测方法、装置、电子设备及存储介质；该方法包括：将待检测的印刷品图像输入至预先构建的标准图像模型中，通过标准图像模型计算待检测的印刷品图像中各个像素点的灰度值；若待检测的印刷品图像中各个像素点的灰度值在预先确定的灰度范围内，则确定待检测的印刷品图像中的印刷品质量合格。本申请实施例可以更加快速准确地对印刷品进行质量检测，从而可以节省人工成本，提高检测效率，还可以避免质量检测中存在的漏检和误检的问题。误检的问题。误检的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种印刷品质量检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及人工智能
，尤其涉及一种印刷品质量检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]工业生产过程中需要使用大量的印刷品，例如，工业产品的包装盒、标签纸等，这些印刷品通常需要经过打印、覆膜、模切以及裁剪等工艺制作完成。商品标签、说明书等印刷品为了保证质量，在印刷或者使用过程中必须对印刷质量进行检测。印刷品质量检测技术也伴随着人们对印刷要求的提高而快速发展，印刷品的工艺特点决定了印刷品具备细微的颜色差别，这在质量上是允许的。
[0003]传统的印刷品质量检测方法主要包括以下两种：采用人工方式检测和采用视觉方式检测。上述方式主要存在以下缺点：1、采用人工方式检测，速度较慢、准确率低，容易出现漏检等问题；2、采用视觉方式检测，对于印刷品检测字符和图形进行识别的方法，对印刷品颜色差异和细微缺陷检测存在漏检和误检的问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种印刷品质量检测方法、装置、电子设备及存储介质，可以更加快速准确地对印刷品进行质量检测，从而可以节省人工成本，提高检测效率，还可以避免质量检测中存在的漏检和误检的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种印刷品质量检测方法，所述方法包括：
[0006]将待检测的印刷品图像输入至预先构建的标准图像模型中，通过所述标准图像模型计算所述待检测的印刷品图像中各个像素点的灰度值；
[0007]若所述待检测的印刷品图像中各个像素点的灰度值在预先确定的灰度范围内，则确定所述待检测的印刷品图像中的印刷品质量合格。
[0008]第二方面，本申请实施例还提供了一种印刷品质量检测装置，所述装置包括：计算模块和检测模块；其中，
[0009]所述计算模块，用于将待检测的印刷品图像输入至预先构建的标准图像模型中，通过所述标准图像模型计算所述待检测的印刷品图像中各个像素点的灰度值；
[0010]所述检测模块，用于若所述待检测的印刷品图像中各个像素点的灰度值在预先确定的灰度范围内，则确定所述待检测的印刷品图像中的印刷品质量合格。
[0011]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：
[0012]一个或多个处理器；
[0013]存储器，用于存储一个或多个程序，
[0014]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本申请任意实施例所述的印刷品质量检测方法。
[0015]第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被
处理器执行时实现本申请任意实施例所述的印刷品质量检测方法。
[0016]本申请实施例提出了一种印刷品质量检测方法、装置、电子设备及存储介质，先将待检测的印刷品图像输入至预先构建的标准图像模型中，然后通过标准图像模型计算待检测的印刷品图像中各个像素点的灰度值；若待检测的印刷品图像中各个像素点的灰度值在预先确定的灰度范围内，则确定待检测的印刷品图像中的印刷品质量合格。也就是说，在本申请的技术方案中，可以通过计算灰度值的方式来检测印刷品的质量是否合格。而在现有技术中，通常采用人工方式检测或者采用视觉方式检测，对于上述第一种方式，准确率低，容易出现漏检等问题，对于上述第二种方式，对印刷品颜色差异和细微缺陷检测存在漏检和误检的问题。因此，和现有技术相比，本申请实施例提出的印刷品质量检测方法、装置、电子设备及存储介质，更加快速准确地对印刷品进行质量检测，从而可以节省人工成本，提高检测效率，还可以避免质量检测中存在的漏检和误检的问题；并且，本申请实施例的技术方案实现简单方便、便于普及，适用范围更广。
附图说明
[0017]图1为本申请实施例提供的印刷品质量检测方法的第一流程示意图；
[0018]图2为本申请实施例提供的印刷品质量检测方法的第二流程示意图；
[0019]图3为本申请实施例提供的印刷品质量检测方法的第三流程示意图；
[0020]图4为本申请实施例提供的印刷品质量检测装置的结构示意图；
[0021]图5为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0022]下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
[0023]实施例一
[0024]图1为本申请实施例提供的印刷品质量检测方法的第一流程示意图，该方法可以由印刷品质量检测装置或者电子设备来执行，该装置或者电子设备可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置或者电子设备可以集成在任何具有网络通信功能的智能设备中。如图1所示，印刷品质量检测方法可以包括以下步骤：
[0025]S101、将待检测的印刷品图像输入至预先构建的标准图像模型中，通过标准图像模型计算待检测的印刷品图像中各个像素点的灰度值。
[0026]在本步骤中，电子设备可以先将待检测的印刷品图像输入至预先构建的标准图像模型中，然后通过标准图像模型计算待检测的印刷品图像中各个像素点的灰度值。具体地，电子设备可以先通过标准图像模型计算各个像素点的红色数值、绿色数值和蓝色数值；然后根据各个像素点的红色数值、绿色数值和蓝色数值以及预先确定的红色权重值、绿色权重值和蓝色权重值，计算各个像素点的灰度值。更具体地，电子设备可以先将各个像素点的红色数值乘以红色权重值，得到各个像素点的红色部分在灰度值中的比重；将各个像素点的绿色数值乘以绿色权重值，得到各个像素点的绿色部分在灰度值中的比重；将各个像素点的蓝色数值乘以蓝色权重值，得到各个像素点的蓝色部分在灰度值中的比重；然后将各
个像素点的红色部分在灰度值中的比重、各个像素点的绿色部分在灰度值中的比重以及各个像素点的蓝色部分在灰度值中的比重求和，得到各个像素点的灰度值。
[0027]S102、若待检测的印刷品图像中各个像素点的灰度值在预先确定的灰度范围内，则确定待检测的印刷品图像中的印刷品质量合格。
[0028]在本步骤中，若待检测的印刷品图像中各个像素点的灰度值在预先确定的灰度范围内，则电子设备可以确定待检测的印刷品图像中的印刷品质量合格；若待检测的印刷品图像中某一个像素点或者某几个像素点的灰度值不在灰度范围内，则电子设备可以确定待检测的印刷品图像中的印刷品质量不合格。具体地，假设预先确定的灰度范围为(t
u
(x,y)，t
l
(x,y))；并假设印刷品图像中某一个像素点的灰度值为c(x,y)；如果c(x,y)>t
u
(x,y)并且c(x,y)<t
l
(x,y)，则判定该点的灰度值满足条件；如果c(x,y)<t
u
(x,y)或者c(x,y)>t
l
(x,y)，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种印刷品质量检测方法，其特征在于，所述方法包括：将待检测的印刷品图像输入至预先构建的标准图像模型中，通过所述标准图像模型计算所述待检测的印刷品图像中各个像素点的灰度值；若所述待检测的印刷品图像中各个像素点的灰度值在预先确定的灰度范围内，则确定所述待检测的印刷品图像中的印刷品质量合格。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述标准图像模型计算所述待检测的印刷品图像中各个像素点的灰度值，包括：通过所述标准图像模型计算各个像素点的红色数值、绿色数值和蓝色数值；根据各个像素点的红色数值、绿色数值和蓝色数值以及预先确定的红色权重值、绿色权重值和蓝色权重值，计算各个像素点的灰度值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各个像素点的红色数值、绿色数值和蓝色数值以及预先确定的红色权重值、绿色权重值和蓝色权重值，计算各个像素点的灰度值，包括：将各个像素点的红色数值乘以所述红色权重值，得到各个像素点的红色部分在灰度值中的比重；将各个像素点的绿色数值乘以所述绿色权重值，得到各个像素点的绿色部分在灰度值中的比重；将各个像素点的蓝色数值乘以所述蓝色权重值，得到各个像素点的蓝色部分在灰度值中的比重；将各个像素点的红色部分在灰度值中的比重、各个像素点的绿色部分在灰度值中的比重以及各个像素点的蓝色部分在灰度值中的比重求和，得到各个像素点的灰度值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将待检测的印刷品图像输入至预先构建的标准图像模型中之前，所述方法还包括：将所述待检测的印刷品图像输入至预先构建的轮廓模型中，通过所述轮廓模型检测所述待检测的印刷品图像是否满足预先设定的轮廓要求；若所述待检测的印刷品图像满足所述轮廓要求，则执行所述将待检测的印刷品图像输入至预先构建的标准图像模型中的操作。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将待检测的印刷品图像输入至预先构建的标准图像模型中之前，所述方法还包括：获取N张质量合格的印刷品图像；N为大于预先设定的数量阈值；将各个质量合格的印刷品图像转换为各自对...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷学初，董在保，庞家川，尹炳鹏，郑旭东，
申请(专利权)人：海尔卡奥斯物联生态科技有限公司海尔数字科技青岛有限公司，
类型：发明
国别省市：